Published February 11, 2024
| Version v1
Publication
Open
AI in biomedical research: unleashing the potential of a transformative partnership
Description
Biomedical Science research, by its very nature, generates colossal volumes of data ranging from genomics to medical imaging, that is both complex and diverse. It demands a lot of time and expertise to translate that data into meaningful interpretations to be applied on the bedside. AI algorithms on the other hand, possess the exceptional ability to examine this wealth of information, uncovering patterns and relationships. It has been claimed that it may elude even the most astute human minds1 in some areas of social sciences. The interpretation of data in the field of Biomedical research, however, remains debatable2. Nonetheless, it can accelerate the pace of scientific discovery, enabling researchers to identify novel therapeutic targets, understand disease mechanisms, and develop innovative treatments. Moreover, the resounding question that echoes across laboratories and research institutions globally is not whether AI can be employed in biomedical research, but instead, how extensively we can tap into its complete potential. The integration of AI into Biomedical Sciences is yet not free from its set of challenges. Privacy concerns and ethical considerations related to data usage must be diligently addressed. Additionally, robust validation and transparency in AI models are essential to ensure their reliability and safety3. continue...
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تولد أبحاث العلوم الطبية الحيوية، بطبيعتها، كميات هائلة من البيانات تتراوح من علم الجينوم إلى التصوير الطبي، وهي بيانات معقدة ومتنوعة. يتطلب الأمر الكثير من الوقت والخبرة لترجمة تلك البيانات إلى تفسيرات ذات مغزى ليتم تطبيقها على السرير. من ناحية أخرى، تمتلك خوارزميات الذكاء الاصطناعي قدرة استثنائية على فحص هذه الثروة من المعلومات، وكشف الأنماط والعلاقات. وقد زُعم أنه قد يفلت حتى من أذكى العقول البشرية1 في بعض مجالات العلوم الاجتماعية. ومع ذلك، لا يزال تفسير البيانات في مجال البحوث الطبية الحيوية قابلًا للنقاش2. ومع ذلك، يمكن أن يسرع وتيرة الاكتشاف العلمي، مما يمكّن الباحثين من تحديد أهداف علاجية جديدة، وفهم آليات المرض، وتطوير علاجات مبتكرة. علاوة على ذلك، فإن السؤال المدوي الذي يتردد صداه عبر المختبرات والمؤسسات البحثية على مستوى العالم ليس ما إذا كان يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية، ولكن بدلاً من ذلك، إلى أي مدى يمكننا الاستفادة من إمكاناته الكاملة. لم يخل دمج الذكاء الاصطناعي في العلوم الطبية الحيوية بعد من مجموعة تحدياته. يجب معالجة المخاوف المتعلقة بالخصوصية والاعتبارات الأخلاقية المتعلقة باستخدام البيانات بجدية. بالإضافة إلى ذلك، يعد التحقق القوي والشفافية في نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لضمان موثوقيتها وسلامتها3. تابع...Translated Description (French)
La recherche en sciences biomédicales, par sa nature même, génère des volumes colossaux de données allant de la génomique à l'imagerie médicale, à la fois complexes et diversifiés. Il faut beaucoup de temps et d'expertise pour traduire ces données en interprétations significatives à appliquer au chevet du patient. Les algorithmes d'IA, en revanche, possèdent la capacité exceptionnelle d'examiner cette richesse d'informations, de découvrir des modèles et des relations. Il a été affirmé qu'il peut échapper même aux esprits humains les plus astucieux1 dans certains domaines des sciences sociales. L'interprétation des données dans le domaine de la recherche biomédicale reste cependant discutable2. Néanmoins, il peut accélérer le rythme des découvertes scientifiques, permettant aux chercheurs d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, de comprendre les mécanismes de la maladie et de développer des traitements innovants. De plus, la question retentissante qui résonne dans les laboratoires et les institutions de recherche du monde entier n'est pas de savoir si l'IA peut être utilisée dans la recherche biomédicale, mais plutôt dans quelle mesure nous pouvons exploiter pleinement son potentiel. L'intégration de l'IA dans les sciences biomédicales n'est pas encore exempte de ses défis. Les préoccupations en matière de confidentialité et les considérations éthiques liées à l'utilisation des données doivent être traitées avec diligence. De plus, une validation et une transparence robustes des modèles d'IA sont essentielles pour assurer leur fiabilité et leur sécurité3. continuer...Translated Description (Spanish)
La investigación en ciencias biomédicas, por su propia naturaleza, genera volúmenes colosales de datos que van desde la genómica hasta la imagen médica, que es a la vez compleja y diversa. Requiere mucho tiempo y experiencia traducir esos datos en interpretaciones significativas que se aplicarán al lado de la cama. Los algoritmos de IA, por otro lado, poseen la capacidad excepcional de examinar esta gran cantidad de información, descubriendo patrones y relaciones. Se ha afirmado que puede eludir incluso a las mentes humanas más astutas1 en algunas áreas de las ciencias sociales. La interpretación de los datos en el campo de la investigación biomédica, sin embargo, sigue siendo discutible2. No obstante, puede acelerar el ritmo del descubrimiento científico, permitiendo a los investigadores identificar nuevas dianas terapéuticas, comprender los mecanismos de la enfermedad y desarrollar tratamientos innovadores. Además, la pregunta resonante que resuena en los laboratorios e instituciones de investigación a nivel mundial no es si la IA puede emplearse en la investigación biomédica, sino hasta qué punto podemos aprovechar todo su potencial. La integración de la IA en las ciencias biomédicas aún no está exenta de su conjunto de desafíos. Las preocupaciones de privacidad y las consideraciones éticas relacionadas con el uso de datos deben abordarse diligentemente. Además, la validación robusta y la transparencia en los modelos de IA son esenciales para garantizar su confiabilidad y seguridad3. continue...Files
3076.pdf
Files
(119.8 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:20edc34ec5d7c268e7309db08c899dc8
|
119.8 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية: إطلاق العنان لإمكانات الشراكة التحويلية
- Translated title (French)
- L'IA dans la recherche biomédicale : libérer le potentiel d'un partenariat transformateur
- Translated title (Spanish)
- La IA en la investigación biomédica: liberar el potencial de una asociación transformadora
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4391841592
- DOI
- 10.47391/jpma-duhs-s01
References
- https://openalex.org/W3035322756
- https://openalex.org/W3136000444
- https://openalex.org/W4220799187
- https://openalex.org/W4311281298